import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_excel("taobao_data_matplolib.xlsx") data = df["成交量"].values labels = df["位置"].values plt.bar(labels, data) plt.show()
时间: 2024-03-31 15:37:31 浏览: 33
这段代码使用了Python中的matplotlib库来绘制一个简单的柱状图。首先,通过pandas库的read_excel()函数读取了一个名为taobao_data_matplolib.xlsx的Excel文件,并将其中的成交量和位置两列数据分别存储到data和labels变量中。然后,使用matplotlib库的plt.bar()函数绘制了一个柱状图,x轴为位置,y轴为成交量。最后,使用plt.show()函数显示出这张图表。这段代码的作用是用柱状图展示不同位置的成交量,以便于比较和分析。
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import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx")读入后怎么取字段
你可以使用 Pandas 的 `loc` 或 `iloc` 方法来取出 DataFrame 中的特定字段。具体而言,`loc` 方法可以通过列名来取出字段,而 `iloc` 方法可以通过列的索引来取出字段。以下是两种方法的示例:
假设你要取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段,其中 `sale` 字段在第 2 列,`date` 字段在第 3 列,你可以这样做:
使用 `loc` 方法:
```python
# 通过列名取出字段
df_new = df.loc[:, ["sale", "date"]]
```
使用 `iloc` 方法:
```python
# 通过列的索引取出字段
df_new = df.iloc[:, [1, 2]]
```
上述代码中,`df_new` 就是取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段后得到的新 DataFrame。其中 `:` 表示取出所有行,`["sale", "date"]` 或 `[1, 2]` 表示取出第 2 列和第 3 列。你可以根据实际需要修改这些代码。
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt xxx = pd.read_csv('D:\DSSJHGL\baogao\fragrance.xlsx',encoding='utf-8') xxx.head()
这段代码的作用是读取一个名为 "fragrance.xlsx" 的 Excel 文件,并将其转换为一个 pandas DataFrame 对象,然后打印出前 5 行数据。其中 "D:\DSSJHGL\baogao\" 是文件所在的路径,"utf-8" 是文件编码方式。但是需要注意的是,这里的文件后缀名应该是 ".csv" 而不是 ".xlsx",因为 ".xlsx" 是 Excel 的文件格式,而 ".csv" 是纯文本文件格式,两者读取的方式不同。如果文件后缀名为 ".xlsx",应该使用 pandas 的 read_excel 方法。